3.5. Решение корреляционных моделей и экономико-математический анализ результатов решения

В узком смысле решение корреляционных моделей заключает­ся в нахождении численных значений их параметров и в вычисле­нии различных показателей, характеризующих статистическую значимость, как самого уравнения, так и его параметров.

В более широком понимании решение корреляционных моде­лей, кроме нахождения параметров и коэффициентов корреляции, включает также дополнительные вычисления расчетных значений зависимой переменной, оценки статистической надежности и точ­ности полученных результатов, упрощение исходной модели и т.п.

Корреляционные расчеты при большом числе учитываемых факторов исключительно трудоемки. Экономико-математический анализ, являющийся заключительным этапом каждого цикла корреляционных расчетов, состоит в исследовании конечной модели, оценке и экономической интерпретации результатов решения.

Никакая экономико-математическая модель не может быть точным отражением действительности. Формализация экономиче­ских зависимостей всегда связана с упрощениями и априорными предположениями, поэтому в процессе анализа должно быть выяв­лено соответствие полученного решения реальной действительно­сти, должны быть найдены пути улучшения модели и определены возможности практической реализации достигнутых результатов.

Этот анализ начинается, по существу, на стадии выбора вида модели и ее решения. Однако количественные методы анализа не дают еще достаточно оснований для окончательного суждения об адекватности модели и возможностях практического применения полученных результатов. Единственный критерий истинности тех или иных формально-логических умозаключений - это практика.

Только качественный теоретико-экономический анализ может дать окончательное решение поставленных проблем. Этот анализ состоит в проверке соответствия полученных в результате решения направления и силы влияния факторов нашим общеэкономическим представлениям. Если такое соответствие имеется, модель может быть признана адекватной. Если его нет, необходим дополнитель­ный анализ факторов, выявление причин несоответствия, проверка исходных данных, введение в модель дополнительных факторов или исключение лишних, переход к другой форме связи и т.д.

Далеко не каждое видимое противоречие между действием от­дельного фактора на изучаемый: результативный показатель, выте­кающий из полученного уравнения, и общепринятыми априорными представлениями о характере такого действия свидетельствует о неадекватности модели.

В экономике почти не бывает так называемых простых связей, большинство их носит сложный и противоречивый характер, про­являются они не как абсолютный закон, а лишь в тенденции, в среднем. Поэтому наши качественные априорные представления о характере экономических взаимосвязей нередко довольно условны. Только при помощи тщательного количественного анализа методами теории корреляции можно в каждом конкретном случае дать четкую картину этих связей.

4.1.Оценка адекватности и точности регрессионных моделей. Общие положения.

В не зависимости от способа нахождения экономико – математических моделей, с использованием статистических данных вопрос об её использовании для анализа и прогнозирования экономических явлений может быть положительно решен только после установления адекватности этой модели , т.е. соответствия к исследованному юбъекту или явлению.

Матем.модели– абстактные конструкции и они никогда не могут быть полностью адекватны, исследуемыми, поэтому при исследовании адекватности имеют ввиду соответствие модели наиболее важным (для исследователя) свойством изучаемого объекта или явления.

При представлении инфо в виде ряда чисел, то модель, этого ряда чисел считается адекватной, если она правильно отражает систематические компоненты этого числового ряда. Систематического компоненты= T_i-трендовую составляющую;

S_i- Сезонную составляющую;

C_i- циклическую составляющую;

y=T_i+S_i+C_i+_i;